The use of the harmony search method in chemical kinetics problems: a literature review

This paper considers and reviews the publications about the Harmony search algorithm and applications of the Harmony Search algorithm. It approaches to achieve perfect results in a huge number of optimization problems. The paper analyses the literature on the application of Harmony Search algorithm to supply the future research directions. That Harmony search algorithm will be used to calculate the reaction kinetic parameters.The reported study was funded by RFBR, project number 19-37-60014

Mathematical modeling of the reaction of low-temperature steam reforming mixtures of light hydrocarbons at different flow rates

Проведено комплексное математическое моделирование реакции низкотемпературной паровой конверсии смесей легких углеводородов (C1 – C5). Рассчитаны кинетические параметры реакции паровой конверсии многокомпонентных смесей. Проведено моделирование реакции низкотемпературной паровой конверсии смесей легких углеводородов при различных скоростях потоках на промышленном катализаторе НИАП-07-05. Разработан алгоритм и комплекс программ для моделирования реакции низкотемпературной паровой конверсии легких углеводородов. A complex mathematical modeling of the reaction of low-temperature steam reforming of light hydrocarbons (C1 – C5) mixtures was carried out. The kinetic parameters of the reaction of steam reforming of multicomponent mixtures are calculated. A simulation of the reaction of low-temperature steam reforming of light hydrocarbon mixtures at different flow rates on the industrial catalyst NIAP-07-05 was carried out. An algorithm and a set of programs for modeling the reaction of low-temperature steam reforming of light hydrocarbons has been developed

Numerical modeling of intramolecular transformations of orto-substituted aromatic nitrozoxides

Работа посвящена исследованию реакции гибели ароматических нитрозооксидов, которые обладают уникальными свойствами, благодаря наличию у них цис- и транс- изомерии. Константы скорости гибели изомеров нитрозооксидов являются эффективными, т.е. описывают сложную совокупность элементарных превращений – конформационных и необратимых. Для численного анализа процесса разработана программа вычисления кинетических параметров реакции. Ввиду большого количества параметров реакции, решение обратной кинетической задачи требовало больших временных затрат. В связи с этим применялись технологии параллельных вычислений, что позволило сократить время вычислений примерно в 10 раз. С помощью разработанных алгоритмов построена кинетическая модель реакции, включающая в себя оптимизированные энергии Гиббса, константы элементарных стадий реакций и эффективные константы расходования изомеров нитрозооксидов. Анализ доказал необходимость учета внутримолекулярных превращений ароматических нитрозоксидов в реакции их гибели.//The work is devoted to the investigation of the deacay reaction of aromatic nitrosooxides, which have unique properties due to the presence of cis and trans isomerism. The rate constants of nitrosooxides isomer decay are effective, i.e. incluse a complex set of elementary transformations – conformational and irreversible. For numerical analysis of the process, a software has been developed for calculating the kinetic parameters of the reaction. In view of the large number of reaction parameters, the solution of the inverse kinetic problem required a large amount of time. In connection with this, parallel computing technologies were used, which allowed to reduce the calculation time approximately in 10 times. With the help of the developed algorithms, a kinetic model of the reaction is constructed, which includes optimized Gibbs energies, constants of elementary reaction stages and effective constants of nitroso isomers consumption. The analysis proved the necessity of taking into account intramolecular transformations of aromatic nitroxides in the reaction of their consuption.Работа выполнена при финансовой поддержке гранта 15-07-01764 "Оптимальное управление химическими реакциями металлокомплексного катализа"

Machine learning in the problem of recognition of pitting corrosion on aluminum surfaces

Основная статьяРабота посвящена проблеме идентификации и количественной оценке питтинговой коррозии. Цель работы – разработка методики проведения эксперимента и разработка комплекса программ для оценивания и прогнозирования коррозионных процессов на поверхности алюминия. Работа данной методики и относящихся к ней алгоритмов и систем рассматривается на примере обработки данных процесса коррозии алюминия с водородной деполяризацией. Результаты работы могут быть использованы для исследования коррозионных процессов и их механизмов на основе визуального анализа эксперимента. The work is devoted to the problem of corrosion identification and quantitative evaluation of corrosion damage. The purpose of the work is to develop a methodology for conducting an experiment and a set of parallel programs for estimating and predicting corrosion processes on the aluminum surface. This technique is considered on the example of processing data of the corrosion process of aluminum with hydrogen depolarization. The results of the work can be used to study the corrosion processes and their mechanisms on the basis of a visual analysis of the experiment

The apply of machine learning methods for watercut prediction on the projected wells

За время эксплуатации нефтяных месторождений генерируется большое количество данных. Эти данные могут быть как интерпретированными специалистом, так и «сырыми», которые получены непосредственно с приборов, как структурированными, так и не структурированными, либо локально структурированными (то есть позволяют локально проводить анализ, но в данном виде не позволяют анализировать в совокупности с другими видами данных). Для получения из такого набора более информативных данных, которые позволяют принимать решения в процессе эксплуатации месторождения, требуется привлечение специалистов разных областей нефтяной отрасли. Поэтому возникает возможность и необходимость применения недетерминированных методов анализа полученных данных. В статье рассмотрено применение методов машинного обучения в задаче определения начальной обводненности по данным геофизических исследований скважин. During operation of oil fields a large number of data is generated. These data can be as interpreted by the expert or received directly from devices, both structured, and not structured, or locally structured. Receiving from such data set of more informative data which allow to make decisions in use of the field requires involvement of experts of different areas of the oil industry. Therefore there is an opportunity and need of application of nondeterministic methods of the analysis of the obtained data. For example, such task is determination of initial water content for the designed well. In article application of methods of machine learning in a problem of determination of initial water content according to geophysical surveys of wells is considered